【摘 要】
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针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题这3个难点,围绕人脸特征提取和人脸识别2个方面展开研究。在特征提取中,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克
【基金项目】
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国家自然科学基金与中国民用航空总局联合资助项目(60776816);广东省自然科学基金重点资助项目(251064101000005)
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针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题这3个难点,围绕人脸特征提取和人脸识别2个方面展开研究。在特征提取中,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时也将人脸图像从高维空间映射到低维空间,从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,解决人脸识别中的非线性问题。利用Matlab分析了RBF网络的聚类性能和分类性能。在ORL人脸数据库上的仿真实验中,人脸识别率达到97.5%,取得比较满意的结果。结合OpenCV中的Haar特征和AdaBoost算法进行人脸检测,在VC平台下开发出基于VC++和OpenCV的人脸识别系统软件,系统界面友好,操作简便,扩展性良好。
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